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如何撰写一份优秀的数据分析报告?
315 2022-05-27 14:51 Ruby

从某种意义上来讲,数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结。其实质上也可以说是一种沟通与交流的形式,将分析结果、可行性建议以及其他价值的信息传递给业务或者决策人员。那么如何撰写一份优秀的数据分析报告呢?

1、要明确数据报告的受众对象,要有易读性

从报告对象的角度组织内容、结构,以及报告里各个模块的侧重点。

比如,受众对象是公司领导层的决策者,报告侧重点就在于关键指标是否达到目标预期,若未到达,为什么没有达到预期,需要进一步地拆解、细化数据指标来简要说明问题出在哪里,未来如何改进。或是若到达预期,做了哪些动作,值得推广,并总结团队下一步的改进计划。

2要有一个好的分析框架,并清晰地界定问题

好的数据报告一定是有层次,有框架,并且能让阅读者一目了然、架构清晰、主次分明,让人容易读懂。

值得注意,如果问题都界定不清楚,这份数据分析报告基本也就失去“价值”(在界定问题的时候往往也需要一定的数据进行参考。而且对数据进行分析与解读过程中,可能对问题的界定还会有改变)。

3要有明确的判断标准和结论,明确数据指标

没有标准就无法判断好坏,没有明确结论的分析也可以说失去了报告的意义。所谓的标准就需要对业务的深刻理解,以及过往的经验来制定。

4要尽量图表化,异常数据、重要数据、发现的亮点一定要重点标注

用图表有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论,当然,图表也不要太多,过多的图表一样会让人无所适从。而一些重点的数据,用颜色、大小等来区分,让传达变得更加明显。

值得注意的是,要明确图表使用原则、场景。比如 ,饼图、环形图、百分比堆积柱形图等通常用来展现数据的分类和占比情况,而环形图的可读性更高;柱形图、条形图、雷达图通常用来比较类别间的大小、高低;折线图、面积图通常用来对比关系,表示随时间变化的情况、趋势情况;散点图、气泡图通常用来相关性对比。一般红色代表增长,绿色代表下降等。

5分析结论不要太多要精

一个分析一个最重要的结论就好了,做分析就是发现问题,如果一个一个分析能发现一个重大问题,就达到目的了,不要事事求多,如果别人看到问题太多,结论太繁,不读下去,一百个结论也等于0。

6要有可行性的建议和解决方案,正视问题,敢于指出,并随时跟进

作为决策者,需要看到真正的问题,才能以便他们在决策时作参考,切记不要假大空,无法落地。值得注意的,报告做出来后,一定要和受众对象进行沟通,收集反馈,快速调整。

当然在实际工作向上汇报中,也要懂得变通,来美化数据,来争取后续的可能的更多资源。美化数据并不是做假数据,而是一种技巧,这里就不展开说了,可根据具体场景随机应变。

7小结

以上几点是我们做实际工作中容易忽视的。其实,一份优秀的数据分析报告,有很多细节需要大家注意,需要大家在实际操作中,逐步完善、熟悉了解。

而对于一些刚入门的新人,建议前期套用一些数据分析报告的模板,但切忌不能总是套用,要结合自己的业务场景,做出一份符合自己业务线的数据报告。

 

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